RPAはオワコン？AIエージェントの登場で変わる自動化の未来とは
「もうRPAいらないんじゃない？AIで十分でしょ」そんな声を、日々のお客様からの相談の中でも耳にする機会が増えました。本記事では、実際にこうした相談を受けている代表の橋本と、AIアドバイザーの春日の対談を通じて、「RPAとAI、うちはどう考えればいいのか」に迷っている方へのヒントをお届けします。
対談の本編動画も末尾に掲載していますので、ぜひ併せてご覧ください。
「RPAはオワコン」と聞く機会が本当に増えました
橋本：今日は「RPAはオワコンなのか」というテーマで、当社のAIアドバイザーの春日さんと話していきます。実際、お客様との会話の中でも「もうRPAいらないんじゃないですか」「AIエージェントに切り替えたほうがいいですか」と聞かれることが、この1年で本当に増えました。
春日：僕もそう感じます。ChatGPTやClaude、Google Geminiがここまで普及して、さらに新しいバージョンや機能も毎日のように更新されています。また、海外で急成長しているモデルもあれば、自律型のエージェントも次々と話題になっていて、AIを追いかけている側からすると本当に目まぐるしい。「今RPAに投資していいのか」と迷う気持ちはすごく分かります。
橋本：しかも、悩みの中身が二つあるんですよね。一つは「これから導入するならAIのほうがいいのでは」という新規検討の悩み。もう一つは「今使っているRPAをどうしたらいいのか」という既に動かしている方の悩み。どちらも切実です。
春日：正直に言うと、この問いに「AIに全部切り替えたほうがいい」とも「RPAのままで十分」とも一言で答えるのは無理だと思っています。業務の中身次第で答えが変わるので。
橋本：そうなんです。だから今日は、この問いに正面から向き合いたいと思います。「RPAは死ぬのか」みたいな二択で議論するより、迷っている方に「じゃあうちの場合はどう考えればいいか」の入り口を、対談を通してお渡しできればと思っています。
実際、RPAとAIエージェントは代替関係ではないんですよね
春日：まず前提として、RPAとAIエージェントは技術としての性質がかなり違います。ざっくり言うと、AIエージェントは「柔軟だけど、毎回まったく同じ結果になるとは限らない」ツールで、RPAは「決めた手順を毎回同じように実行する」ツールです。
橋本：つまり、AIは状況を見て判断できるけど毎回結果が変わり得る、RPAは決めた手順を毎回同じように動かす。役割が違うから、どちらか一方があればいいという話ではないんですよね。
春日：まさにその通りです。だから、業務によって向き不向きがはっきり分かれます。たとえば、複数のシステムをまたいでルール通りにデータを転記していく作業。これは今もRPAが圧倒的に得意です。AIエージェントでもできなくはないですが、毎回の判断がわずかに揺れる可能性があるので、金額の転記みたいに1文字違えば事故になる工程だと、慎重な運用設計が要ります。
橋本：一方で、メールの内容を読んで意図を判断するとか、報告書のドラフトを書くとか、そういう「考える」部分はAIの得意領域ですよね。
春日：はい。ここはRPAでは対応が難しかった領域です。ルールで書き切れない判断は、RPAが最も苦手とするところなので。
橋本：さらに、AIエージェントには現時点で越えにくい壁もありますよね。
春日：あります。よくお客様との相談で出てくるのが、セキュリティとログイン周りの話。会社の基幹システムに、IDとパスワードをAIエージェントに預けて操作させるって、実務ではまだ勇気がいります。それから、社内で使っている古い業務システムや業界特化のツールは、AIエージェントが連携するための窓口（API）が用意されていないことが多い。この2つは、AIエージェントだけで業務を回そうとしたときに、ぶつかりやすい壁です。
橋本：この現実を無視して「AIに全部任せられる」と進めてしまうと、後で困ることになる。
春日：そうです。「AIエージェントで全部解決する」という前提で計画を立てると、実装の途中で「あ、この基幹システムは操作できないんだ」となって止まる。そこでRPAが手足として動いてくれると、実装が現実的な範囲に収まります。
現場で本当に迷っているのは、二択の話じゃないんです
橋本：僕がお客様の相談を受けていて思うのは、実は「RPA一択」「AI一択」で悩んでいる方って、ほとんどいないんですよ。皆さん、頭の中では「どっちも要りそうだな」ってすでに気づいている。
春日：わかります。じゃあ何で迷っているかというと、「どこまでをRPAに任せて、どこからAIに任せるか」の線引きが、自分では分からないんですよね。
橋本：そうそう。しかも、この線引きの話って、業務単位で答えを出そうとすると、ほぼ全部「両方要ります」になっちゃう。だから業務単位ではなく、業務の中の工程を1つずつ見て、その工程ごとに向いている技術を割り振っていく、という考え方が現実的です。
春日：たとえば問い合わせメールの対応業務なら、「メールを受信して添付を保存する」工程はRPA、「本文を読んで種別を分類する」工程はAI、「分類結果を管理システムに転記する」工程はRPA、「返信文の下書きを作る」工程はAI、みたいに分けられる。
橋本：これができると、AIエージェントで全部やろうとして詰まる、という事態を避けられる。それぞれの工程に合った技術を、必要なところだけ組み合わせる。
春日：この工程単位で分けるという考え方、頭では分かっていても、実際に自分が毎日やっている業務でやろうとすると、案外難しいんですよね。当たり前になりすぎている作業を、あえて分解して眺めるって、意識してやらないと難しい。だからこそ、外から一緒に整理する人がいると、ぐっと進みやすくなります。
橋本：僕らが日々やっているのは、まさにその整理の支援なんですよ。
判断がつかないとき、どう考えれば？
橋本：じゃあ、今まさに迷っている方が、明日から何をすればいいか。その話をしましょうか。
春日：はい。技術的な話をすると、まず「その工程は、誰がやっても毎回同じ手順で終わるか」を1つずつ見ていくと、意外と早く整理できます。同じ手順で終わるならRPA、その場の判断が要るならAI。この振り分けを、自分の業務を頭から終わりまでやってみるだけです。
橋本：ただ、実務担当者の方からすると、「毎日やっている業務を、工程に分解して振り分ける」って、案外難しいんですよね。当たり前になりすぎていて、どこが判断でどこが単純作業か、切り分けて見るのが。
春日：そうなんです。だから、無理に一人で完璧に整理しなくてもいい、と僕は思っています。ざっくり書き出してみて、あとは詳しい人と壁打ちしながら詰めていくほうが早い。
橋本：あと、迷っている段階で完璧な計画を立てようとしないほうがいいですよね。まず1つの業務で試して、うまくいったら次に広げていく。この進め方が結局は一番速い。
春日：そうですね、AIエージェントは急速に進化しているので、半年後には今できなかったことができるようになっているかもしれない。だからこそ、大きな計画を立てて動けなくなるより、今できる範囲で小さく始めるほうが、変化にも対応しやすいです。
橋本：「オワコンかどうか」を悩んで動けなくなるより、「うちの業務のどこから手をつけるか」を一緒に考えたほうが、絶対に前に進むと考えています。
僕らが今、お客様と一緒にやっていること
春日：橋本さん、最後にCoopelとして今どんな支援をしているか、少し話しませんか。
橋本：はい。当社は元々RPAツールを提供している会社ですが、最近はツールを渡して終わりではなくて、「日々の業務の自動化を一緒に設計・運用する」ところまで踏み込んでやっています。お客様の業務を工程に分解するところから、どの工程にどの技術を当てるかを一緒に考えて、実際にシナリオを組んで、運用が回るところまで伴走する形です。
春日：ツールもRPAだけじゃなくて、生成AI、n8n、Difyみたいなワークフローツール、必要なものを組み合わせて使いますよね。
橋本：はい。「ツールを売る」ことを目的にすると、お客様の課題に合わない提案をしてしまうことがある。だから、RPAが合うところはRPAを使うし、合わないところは他のツールを組み合わせて提案する。この正直さが、結局は長く使ってもらえる関係につながると思っています。
春日：「AIエージェントで全部やります」でも「RPAで全部やります」でもなく、「お客様の業務に合わせて必要なものを組み合わせます」というスタンスですね。
橋本：まさにそれです。あと最近は、Claude Codeを開発基盤として使うようになって、以前なら数週間かかっていた実装が数日で形になることも増えました。「業務まるごと支援します」というと大がかりに聞こえるかもしれませんが、以前より軽く・早く・低コストで着手できるようになっています。だから、この記事を読んでくれた方で「うちはRPAとAI、どう組み合わせればいいか分からない」と感じている方がいたら、ぜひ気軽に相談してほしいです。売り込みじゃなくて、まず業務のお話を聞かせてもらうところから始めます。
春日：僕からも一つ。技術は日々変わりますが、「業務を整理する」という工程は変わりません。今動き出せば、AIがさらに進化した数か月後にも、その整理がそのまま活きます。悩んで止まるより、動きながら考える方が結果的に速いです。
橋本：本日はありがとうございました。
春日：ありがとうございました。
対談動画本編